宁德师范学院学报(自然科学版)

2019, v.31;No.122(02) 147-155

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支持向量机与证据理论融合在电机转子故障诊断中的应用
Application of support vector machine and evidence theory fusion in fault diagnosis for motor rotor

李亦滔;叶德住;汤绍钊;雷奶华;

摘要(Abstract):

在电机转子故障诊断中,为了进一步提高诊断方法的自适应性和分类准确性,提出一种支持向量机和证据理论的故障诊断方法.利用小波包分解振动信号和提取特征向量,构造多类支持向量机概率输出.采用改进的D-S证据理论,建立支持向量机与证据理论的诊断模型.实验结果表明:与常规故障诊断方法相比,该故障诊断方法可行,且具有更高的诊断准确率,为电机转子故障诊断研究提供有效的途径.

关键词(KeyWords): 电机转子;故障诊断;支持向量机;证据理论;振动信号

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家质量监督检验检疫总局科技计划项目(2017IK172)

作者(Author): 李亦滔;叶德住;汤绍钊;雷奶华;

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